Olvasói vélemények
Összegzés:A Gyakorlati adatminőség egy nagyra értékelt útmutató az adatkezelésben részt vevő szakemberek számára, amely hangsúlyozza az adatminőség kritikus jelentőségét a döntéshozatalban és a szervezeti hatékonyságban. A könyv gyakorlati meglátásokkal, sablonokkal és valós példákkal segíti az olvasókat az adatminőség-fejlesztések hatékony végrehajtásában.
Előnyök:A könyv gyakorlatias és releváns, világos nyelvezetet és megvalósítható eszközöket kínál az adatszakemberek és az üzleti vezetők számára. A könyv valós példákat, reprodukálható sablonokat és az érdekelt felek bevonására vonatkozó stratégiákat tartalmaz, így az összetett adatminőségi fogalmakat is hozzáférhetővé teszi. Az adatminőség-irányítás lebilincselő írásmódját és átfogó lefedettségét is dicsérik.
Hátrányok:Bár a könyv az adatminőség számos fontos aspektusát tárgyalja, néhány kritikus megjegyezte, hogy nem mélyül el a modern adathalmazok témáiban vagy a kortárs adatminőségi tesztelési módszerekben. Emellett elsősorban a vállalati alkalmazásokban dolgozókat célozhatja meg, ami potenciálisan korlátozza a szélesebb közönség számára való alkalmazhatóságát.
(8 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Practical Data Quality: Learn practical, real-world strategies to transform the quality of data in your organization
Könyv tartalma:
Az adatminőségi problémák azonosítása, valós példák és sablonok felhasználása a változás ösztönzéséhez, valamint a jobb adatok előnyeinek kihasználása a folyamatokban és a döntéshozatalban.
Főbb jellemzők:
⬤ Az adatminőségi fogalmak gyakorlati magyarázatát és a változtatás szükségességét, ha az adatok rosszak.
⬤ Szerezzen betekintést az üzleti célok és az adatok összekapcsolásába a megfelelő adatminőségi prioritások irányítása érdekében.
⬤ Tárja fel az adatminőségi életciklust, és gyorsítsa fel a fejlesztést valós példák segítségével.
⬤ A nyomtatott vagy Kindle könyv megvásárlása egy ingyenes PDF e-könyvet is tartalmaz.
A könyv leírása:
A rossz adatminőség megnövekedett költségekhez vezethet, akadályozhatja a bevételek növekedését, veszélyeztetheti a döntéshozatalt, és kockázatot jelenthet a szervezetekben. Ez ahhoz vezet, hogy az alkalmazottak, az ügyfelek és a beszállítók frusztrálónak találnak minden interakciót a szervezettel.
A Gyakorlati adatminőség átfogó képet nyújt a szervezeten belüli adatminőség kezeléséről, az üzleti esetektől kezdve a szervezetben végrehajtott fejlesztések tartós beágyazásáig. Minden fejezet az adatminőség-menedzsment egy-egy kulcsfontosságú elemét ismerteti, a stratégia és az adatok összekapcsolásától a profilalkotásig és a rossz adatokat feltáró üzleti szabályok kialakításáig. A könyv olyan kipróbált és bevált jelentések sorát vázolja fel, amelyek kiemelik a rossz adatokat, és lehetővé teszik, hogy tervet dolgozzon ki a korrekciók elvégzésére. A könyvben végig valós példákkal dolgozik, és újrafelhasználható sablonokat használ, hogy felgyorsítsa kezdeményezéseit.
A könyv végére világos képet kap az adatminőségi kezdeményezés minden egyes szakaszáról, és képes lesz arra, hogy gyors ütemben kézzelfogható eredményeket érjen el a szervezet számára.
Mit fog tanulni:
⬤ Felfedezze az adatminőséget, és megtudja, hogyan illeszkedik egy adatkezelési programba.
⬤ Az adatminőség javítása révén megkülönbözteti szervezetét a társaitól.
⬤ Létrehozzon üzleti indoklást és szerezzen támogatást adatminőségi kezdeményezéséhez.
⬤ Tudja meg, hogyan kapcsolható össze az üzleti stratégia a folyamatokkal, az analitikával és az adatokkal, hogy csak a legfontosabb adatminőségi szabályokat lehessen levezetni.
⬤ Figyelje az adatokat vonzó, üzletbarát adatminőségi műszerfalakon keresztül.
⬤ Az adatminőség integrálása a mindennapi üzleti tevékenységekbe a célok elérése érdekében.
⬤ Kerülje el a gyakori hibákat az adatminőségi gyakorlatok végrehajtása során.
Kinek szól ez a könyv:
Ez a könyv az adatelemzőknek, adatmérnököknek és adatszolgáltatási vezetőknek szól, akik meg akarják érteni az adatminőségi gyakorlatokat és azok szervezetükben történő bevezetését. Ez a könyv hasznos lesz azoknak az üzleti vezetőknek is, akik úgy látják, hogy az adatok hátrányosan befolyásolják a sikerüket, valamint azoknak az adatcsapatoknak, amelyek optimalizálni szeretnék adatminőségi megközelítésüket. Az adatminőségi alapismeretek előzetes ismerete nem szükséges.
